导语

如今，企业 AI 化已如十年前的企业互联化般成为行业趋势，但它并非简单的技术叠加，而是通过 AI 重塑业务流程、构建智能生态的系统性变革。不同于互联网解决信息不对称，AI 聚焦处理海量知识以提升决策效率，其核心仍在于与企业主营业务的深度绑定。

当前企业 AI 落地虽面临场景难寻、数据不规范等痛点，且大模型因依赖公开数据缺乏差异化，但破局路径已清晰：从 “小模型” 起步激活隐性知识，结合私有数据与公开文献补足数据短板，再通过 “场景选择 - 战略保障 - 技术规划” 三步走构建体系。未来，拥有优质数据的企业，将在竞争中占据先机。

一、企业AI化已经成为趋势

企业AI化已经成为趋势与共识，就如同前十年企业互联化一般，那么企业AI化是指什么？综合各家之言可归纳为企业在人工智能时代，为适应技术变革、提升竞争力而制定的系统性规划，旨在通过AI技术重塑业务流程、优化决策机制、创造新价值，并构建可持续发展的智能生态。

其核心在于将AI从工具升级为战略驱动力，通过数据驱动、人机协同、动态迭代等方式，实现企业从传统运营模式向智能时代的转型。其具体可包括AI战略愿景与目标、技术与数据基础、组织与人才转型、应用场景与价值实现等等。

从概念而言，企业AI化与之前的企业互联网化从形式上有众多相似之处，那么现在企业的AI化战略与十年之前的企业互联网有什么区别，这个需要从本质上进行思考。

互联网核心是处理海量信息，解决的是信息不对称的问题，通过网络效应进行价值放大！

AI核心是处理海量知识，解决的是决策效率与成本的问题，通过创造新的供给进行价值放大！

互联网与AI 智能本质上存在众多的相关性和继承性。

十年前判断一个企业的互联化的关键在于其主营业务+互联网的程度，同样今天判断一个企业AI化的关键也是与主营业务结合的程度。

那么如何将企业的主营业务与AI深度绑定呢？

这需要通过结合AI的基本三要素：算法、算力和数据，这与互联网三要素：数据化、算法化和产品化存在连续性与继承性。

二、算法与算力是AI“智慧程度”突破的关键

数据是建立差异化的关键，更多、更准、更丰富、更多维，数据质量更好，AI的质量越高。

目前大模型遇到了一定的瓶颈，很大原因是因为目前所强调预训练是针对网上公开数据的训练，各大模型的差异化其实是不大的，更无法降维打击。

在算法与算力相对平均的实际情况下，数据成为未来企业能否真正实现AI的胜负手。

几年前欧赛斯曾服务过一家做可信计算的客户，其负责人曾说未来不是“大数据”的时代，而是“小数据”！

什么是“小数据”呢？举个例子，真正的行业专家的能力不是基于其对公开知识的知晓程度，而是基于公开知识的理解、思考所构建的属于自己的知识架构，这是知识与经验的总和，是公开知识所无法掌握的，也是其成为专家的关键。同样的道理，“小数据”是针对某一领域/行业的深度知识的掌握，这是未来AI成败的关键，在这里我称之为 “行业深度知识”。

对于企业AI结合作为企业发展要素中的新供给，最大的难点，其实不是技术，而是场景。

很多事不是AI做不到，而是场景没找准、数据乱、流程没打通、人也没准备好，比如数据不规范。比如企业数据很多，但缺乏语义标签，AI根本“看不懂”。再比如数据太少，这是做垂类模型最致命的痛点等等。

因此企业AI建设不是一日之功，需要系统规划，从成果而言，未来企业AI可能并非单一大模型主导，而是形成“大模型+无数小模型”的组合生态。小模型深入现场、理解具体工况；大模型在上层进行知识归纳与智能决策。只有这样，企业庞杂的隐性知识才能被真正激活，让数据不再沉默，推动AI从“能用”走向“好用”。

因此企业在实际操作中可以先从“小模型”开始，明确企业发展中的关键难点与节点，通过组织业务流程，整理数据，将业务逻辑转化成数据逻辑，进行快速的上线不断训练算法与投喂知识，上线跑起来，先“智障”再“智能”。逐步围绕企业经营形成若干个“小模型”，为企业经营提供新“供给”，逐步逆向构建企业级的“大模型”。

同样针对企业的场景数据不充足的问题，可以采用把企业内部数据和公开文献结合，用大模型去理解文献中的实验逻辑，比如材料配比、工艺参数这些，再做仿真性的数据扩充。当然，确保这些扩充数据是“靠谱”的。这样一来，既补足了数据，也提升了模型泛化能力。

解决企业落地AI两大核心痛点之后，从系统构建上可遵循“三步走”策略。

第一步：场景选择：根据模型的能力边界和成长性，进行三维价值评估——业务价值、技术难度与数据支撑，选择关键场景、预期效果与分阶段实施路径；

在AI技术架构的全面升级层面，传统架构已到极限，软件的复杂性和数据规模都在指数级增长，人工规则式的系统越来越难适应变化，AI架构能以更低的边际成本处理更复杂的任务。过去企业拼的是执行力，现在拼的是“智能密度”，谁能让AI更好地理解业务，谁就能跑得更快。

第二步：战略与组织保障：制定适合的AI战略，并建立相应的组织保障，如达能成立“AI攻坚组”，把业务和技术人员放在一起，从数据、流程到文化全面推进。首先是让分散在不同渠道的数据沉淀下来，形成可复用的资产；其次是重构业务流程，而不是在旧流程上简单加一个AI模块；最后则是推动文化变革，让员工日常工作中习惯性使用AI工具，甚至自己动手训练小模型或小Agent。

第三步：技术架构与规划：选择适当的技术架构，需要AI全栈架构与AI落地规划相结合。

开源与各类平台降低了“会用AI”的门槛，但懂业务、懂流程、懂合规的门槛在迅速升高。如To B的难点不在“能不能接模型”，而在“能不能嵌进流程”。把“制度、工艺、质控要求、审批流”翻译成机器能理解的知识与约束，再让AI去辅助或半自动执行。

未来一到两年，“模型越强，企业越强”，而不是“模型越强，企业越慌”。

模型能否真正帮到企业，关键还是在于——有没有优质、独属于企业自己的“私有数据”。

这些私有数据，其实就是企业的培训体系、研发文档、产品规范，这些都决定了模型能学到多少“业务真相”。

因此企业趁早去做结构化积累！

三、企业 AI 未来布局

未来的企业竞争属于是AI为核心的体系化的竞争，是更强大的智能体对低维度智能体的吞噬，产生产业“黑洞效应”，这是对过往经济模式的最大改变。企业目前所做的是要跟上潮流，从现在做起，从小做起哪怕只是规范测试文档、整理项目经验、标准化报告格式，都是在为未来的大模型打地基。